机器学习是对计算机如何模拟或实现人类学习行为以获取新知识或新技能，以及重组现有知识结构以不断提高其自身性能的研究。它是人工智能的核心，是使计算机智能化的基本方法，其应用涵盖了人工智能的所有领域。不久前，《纽约时报》（New York Times）报道称，微软正在将机器学习应用于新业务。 Lightspeed（Lightspeed Venture Capital）美国投资总监Jeremy Liew也介绍了“大数据加机器学习”的例子。重塑银行信贷业。机器学习技术，软件和服务的应用是获利点。在下一个版本的Office中，Excel将能够合并和处理大量数据。例如，它可以扫描1200万条Twitter消息，然后生成一个图表，告诉您最受人谈论的奥斯卡提名人。新版Outlook中添加的功能可以评估用户的电子邮件阅读习惯，并确定用户要阅读的电子邮件。 Microsoft的机器学习软件将能够对公司的计算机系统进行爬网，就像Bing搜索引擎在Internet上对网页和链接进行爬网一样。来自传感器，连接的设备和云计算中心的数据激增，创造了大数据行业。计算机必须从大量的日常生成中找到模式和模式。从长远来看，微软希望将更多的机器学习技术应用于其云计算平台Azure，例如租赁数据源和算法，以允许公司设计自己的数据预测引擎。 Microsoft最终可以对软件服务收费，而不仅仅是出售软件。微软拥有创业公司所没有的东西：巨大的资本储备＆amp; mdash;上一季度末的财务报告显示，现金和短期投资总额为670亿美元。同时，它有能力在一个大型项目中投资十年。年，甚至二十年。 Gartner高级研究员David Smith表示：“微软拥有太多资源，例如Windows，Internet Explorer，Skype，Bing搜索等，它们可以做很多事情。数据分析将是他们的下一个大生意。 “零散的关联”和“替代信用”指的是“零散关联”和“替代信用”。该模型显示，一些初创公司使用海量数据挖掘和算法来开展一些贷款业务。 Wonga是一家新兴公司，只是新兴的替代贷款。投资机构Accel的Sonali De Rycker是Wonga董事会成员。他说：“他们广泛使用社交媒体和其他网络工具，但这绝对是出乎意料的。这就是他们的奇迹。 “问题的关键在于算法，算法如何与您的邮政编码，汽车的颜色相关联，抵押的金额以及如何将零散的事物联系起来。这些是Wonga的数据积累以及对过去客户的各种零碎信息的分类，这非常重要。 2009年Accel进入Wonga董事会时，Wonga已经有10万笔贷款案件。这100,000条数据信息被不断集成并分类为一个不断增长的信息网络。每个贷方拥有6000到8000条数据。 ＆quot;您使用大量数据来构成故事。我们愿意为此数据付费，因为我们需要它。我们可以通过数千种组合来判断某件事是对还是错。 “拥有大量数据源和强大的大数据分析工具，这也意味着它可以以比其他发薪日贷方更低的利率进行借贷。机器学习的基础是不良贷款，因此，失败的次数越多，您支付的学费就越多，您的模型就会越好。